Document
拖动滑块完成拼图
个人中心

预订订单
服务订单
发布专利 发布成果 人才入驻 发布商标 发布需求

在线咨询

联系我们

龙图腾公众号
首页 专利交易 IP管家助手 科技果 科技人才 科技服务 国际服务 商标交易 会员权益 需求市场 关于龙图腾
 /  免费注册
到顶部 到底部
清空 搜索
当前位置 : 首页 > 专利喜报 > 福州大学黄捷获国家专利权

福州大学黄捷获国家专利权

买专利卖专利找龙图腾,真高效! 查专利查商标用IPTOP,全免费!专利年费监控用IP管家,真方便!

龙图腾网获悉福州大学申请的专利基于预测行为控制的多航天器编队系统控制一体化方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN116280269B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202211734821.9,技术领域涉及:B64G1/24;该发明授权基于预测行为控制的多航天器编队系统控制一体化方法是由黄捷;张建程;陈宇韬;程俊哲设计研发完成,并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

基于预测行为控制的多航天器编队系统控制一体化方法在说明书摘要公布了:基于预测行为控制的多航天器编队系统控制一体化方法,包括以下步骤:步骤S1:明确多航天器编队所要执行的全局任务:编队保持、移动;局部任务:避障,再通过零空间的行为控制投影的方式建立复合任务;步骤S2:设计一个基于分散式模型预测控制的轨迹跟踪器跟踪参考轨迹;步骤S3:将预测轨迹反馈给规划层用于未来任务优先级的预测,将传统零空间的单步规划扩展到多步预测。应用本技术方案可得到一个无任务约束轨迹跟踪控制问题,大大降低了在线计算成本。此外,在任务优先级的确定过程中考虑了对航天器未来状态的预测信息,使得其相较于传统的逻辑切换方法具有更加理想的切换效果。

本发明授权基于预测行为控制的多航天器编队系统控制一体化方法在权利要求书中公布了:1.基于预测行为控制的多航天器编队系统控制一体化方法,其特征在于,包括以下步骤: 步骤S1:明确多航天器编队所要执行的全局任务:编队保持、移动;局部任务:避障,再通过零空间的行为控制投影的方式建立复合任务; 步骤S2:设计一个基于分散式模型预测控制的轨迹跟踪器跟踪参考轨迹; 步骤S3:将预测轨迹反馈给规划层用于未来任务优先级的预测,将传统零空间的单步规划扩展到多步预测; 步骤S2具体为: 在底层设计模型预测控制跟踪控制器;将第i个航天器与领航者航天器之间的相对运动的状态空间定义为:x:=[vi,xvi,yvi,z]T,将航天器在径向、轨道内和交叉轨道方向的推力作为控制输入,表示为:u:=[ui,xui,yui,z]T,航天器相对运动的非线性模型写为: 其中: 公式中,mi为第i次跟随者航天器的质量,为领航者航天器纬度角的速率,θ表示领航者航天器纬度角;ec是轨道的轨道偏心率,是领航者航天器从地球中心的标量半径,ac是领航者航天器的半长轴;μ是引力常数,表示从地球中心到第i个跟随者航天器的距离,Fid=[Fid,x,Fid,y,Fid,z]T分别是第i个航天器的干扰力; 设计一个分散的MPC,其中每个航天器只在线优化自己的控制问题;设控制器的预测时域为N个离散采样时刻,系统的输入和状态从时刻k到k+N可以根据模型分别表示为: uN-1|k=[uk,...,uk+N-1]和xN|k+1=[xk+1,...,xk+N];系统成本函数的设计为: 其中,加权范数‖·‖W可以定义成三个权重矩阵W1,W2,W3为正定矩阵,是系统状态误差; 建立系统的非线性规划NLP问题为: xk+j+1=Fxk+j,uk+j,j=1,...,N-1, 其中,Fxmk,uk表示离散的动力学方程,表示航天器在第k次采样时刻的系统状态;集合和分别表示系统控制和状态的饱和约束;通过求解NLP,得到具有N个元素的最优控制序列u*N-1|k=[u*k,...,u*k+N-1];取第一个控制量元素u*k并将其反馈给航天器进行控制,完成MPC的一个典型的采样控制操作; 采用最优控制序列u*N-1|k生成预测的位置轨迹:pN+1|k+1=[pk+1,pk+2,...,pk+N,pk+N];之后在第k+1采样时刻将通过预测轨迹来获得预测的任务优先级序列;以第上一节中设计的三个任务避障任务、刚性编队、重心移动任务为例,任务优先级由以下规则确定,对于j=1,...,N+1: 公式11表明,当航天器位置与障碍物之间的距离小于安全距离时,避障任务的优先级最高,其次是刚性编队,重心运动的优先级最低;当系统位置与障碍物之间的距离大于安全距离时,刚性编队优先级最高,重心运动任务第二,避障优先级最低;通过对未来的N步预测轨迹,得到第k+1个采样瞬间的预测任务优先级序列为W=[w1,w2,...,wN],以反馈上层零空间行为控制规划时变参考轨迹;步骤S3具体为: 不同于传统模型预测控制,预测行为控制将最优控制序列u*N-1|k用于生成预测位置轨迹pN+1|k+1=[pk+1,pk+2,...,pk+N,pk+N], 通过预测轨迹来获得第k+1个时刻的预测任务优先级序列; 将xk定义为模型预测控制器在第k个采样时刻获得的预测状态轨迹;预测行为控制规划层的一个重要步骤是设计一个任务监管器,优先级由任务监管器根据任务需求和受控系统的状态来确定;如果受控系统的位置和障碍物太近,避障任务被分配最高的任务;预测零空间行为控制与底层模型预测控制器交互,获得未来N个采样时刻的系统预测状态信息xk的,然后确定N个采样时刻的任务优先级; 定义N步的任务优先级序列为:W=[w1,w2,...,wN],其中,第k个采样时刻的任务优先级向量wk是从公式5计算出来,h个任务的n步复合速度为:其中对于第k个采样瞬间的期望速度从6计算获得,综合规划和控制预测行为控制方法将控制器预测的N步状态轨迹反馈给规划层。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人福州大学,其通讯地址为:350108 福建省福州市闽侯县福州大学城乌龙江北大道2号福州大学;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。